dlcp2025:program
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revisionPrevious revisionNext revision | Previous revision | ||
dlcp2025:program [20/06/2025 18:57] – [81. Проблема аугментация данных атмосферных черенковских телескопов в стерео режиме на примере установки TAIGA-IACT] admin | dlcp2025:program [27/06/2025 20:35] (current) – [Program] admin | ||
---|---|---|---|
Line 1: | Line 1: | ||
{{ : | {{ : | ||
- | ====== Program | + | ====== Program ====== |
// | // | ||
**The list of accepted reports.** | **The list of accepted reports.** | ||
- | <color /orange>Please note that the first author | + | <color /orange>The first author |
//If someone did not find themselves in the list, please inform us by email [[dlcp@sinp.msu.ru]]// | //If someone did not find themselves in the list, please inform us by email [[dlcp@sinp.msu.ru]]// | ||
Line 97: | Line 97: | ||
==== 81. Проблема аугментация данных атмосферных черенковских телескопов в стерео режиме на примере установки TAIGA-IACT ==== | ==== 81. Проблема аугментация данных атмосферных черенковских телескопов в стерео режиме на примере установки TAIGA-IACT ==== | ||
- | // | + | //**Д.Журов**(1,3), А.Крюков(1), |
(1) SINP MSU, (2) IIAP NAS RA, (3) IPA IGU // | (1) SINP MSU, (2) IIAP NAS RA, (3) IPA IGU // | ||
Line 106: | Line 106: | ||
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного Фонда, грант 24-11-00136. | Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного Фонда, грант 24-11-00136. | ||
- | |||
- | Application of Normalizing Flows for Detecting Rare Events in Gamma-Ray Astronomy | ||
- | |||
- | Studying the fluxes of gamma quanta (gamma rays) of various energies generated in the vicinity of galactic and metagalactic sources is one of the most promising ways to study the sources themselves, and hence the important processes occurring in the Universe. The fact is that charged cosmic rays (elementary particles and atomic nuclei) are significantly influenced by galactic and intergalactic magnetic fields, which leads to a strong distortion of their trajectories and, as a result, to the loss of any information about the place of their origin. Gamma-ray astronomy does not have these shortcomings, | ||
- | An important fact that must be taken into account is that the flux of gamma rays is very small compared to the flux of cosmic rays (electrically charged particles), the ratio is not higher than 1:1000. Because of the large background its is crucial that the methods for classification of the recorded events perform well. For this aim new algorithms are explored to enhance the separation of gamma rays and charged cosmic rays including those based on deep learning [2]. In this work we suggest a new method for detecting rare gamma quanta against the background by heavily using normalizing flow-based deep learning models. The latter are generative models that explicitly models a probability distribution by leveraging normalizing flow, which is a statistical method using the change-of-variable law of probabilities to transform a simple distribution into a complex one (see, e.g., [3] and refs therein). We consider various versions of the method based both on one-class and two-class learning (classification). Moreover in the former case there exist the possibilities to choose as the training class both gamma quanta and the charged particles. The method is intended to be applied for processing the experimental data of the TAIGA (Tunka Advanced Instrument for Gamma Astronomy and Cosmic-Ray Physics) project [4]. | ||
- | |||
- | The work was carried out with financial support from the Russian Science Foundation, grant No. 24-11-00136 | ||
- | |||
- | References | ||
- | [1] Sitarek, Julian. “TeV instrumentation: | ||
- | [2] Demichev, Andrey, and Alexandr Kryukov. “Using deep learning methods for IACT data analysis in gamma-ray astronomy: A review.”Astronomy and Computing 46 (2024) 100793. | ||
- | [3] Kobyzev, Ivan, Simon JD Prince, and Marcus A. Brubaker. “Normalizing flows: An introduction and review of current methods.”IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 43, no. 11 (2020) 3964-3979. | ||
- | [4] N. Budnev et al., “TAIGA—A hybrid array for high-energy gamma astronomy and cosmic-ray physics”, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, A958 (2020) 162113 | ||
==== 42. Возможность применения метода нормализующих потоков для извлечения редких гамма событий в эксперименте TAIGA ==== | ==== 42. Возможность применения метода нормализующих потоков для извлечения редких гамма событий в эксперименте TAIGA ==== | ||
- | // | + | //**А.Крюков**(1), А.Разумов(1), |
(1) SINP MSU, (2) IIAP NAS RA, (3) IPA IGU // | (1) SINP MSU, (2) IIAP NAS RA, (3) IPA IGU // | ||
Line 128: | Line 115: | ||
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда, грант № 24-11-00136 | Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда, грант № 24-11-00136 | ||
+ | |||
+ | ==== 95. Гамма-астрономия ультравысоких энергий и проект TAIGA-100 ==== | ||
+ | |||
+ | // | ||
---- | ---- | ||
Line 213: | Line 204: | ||
==== 89. Восстановление высоты зданий с использованием машинного обучения и цифровой модели поверхности ArcticDEM ==== | ==== 89. Восстановление высоты зданий с использованием машинного обучения и цифровой модели поверхности ArcticDEM ==== | ||
- | // | + | //**Окунева Влада Викторовна**(1), |
Моделирование погоды и климата для урбанизированных территорий требует детального описания городской подстилающей поверхности. Стремительное преобразование городской среды требует регулярного обновления необходимых для расчета данных. Несмотря на появление все большего количества моделей городского климата в разных масштабах, | Моделирование погоды и климата для урбанизированных территорий требует детального описания городской подстилающей поверхности. Стремительное преобразование городской среды требует регулярного обновления необходимых для расчета данных. Несмотря на появление все большего количества моделей городского климата в разных масштабах, | ||
Line 233: | Line 224: | ||
[3] World Data Center for Geomagnetism, | [3] World Data Center for Geomagnetism, | ||
[4] National Oceanic and Atmospheric Administration, | [4] National Oceanic and Atmospheric Administration, | ||
+ | |||
+ | ==== 96. Машинное обучение для статистической детализации характеристик пространственного распределения осадков в Московском регионе ==== | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | (1) Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, | ||
+ | |||
+ | В связи с наблюдаемыми изменениями климата учащающиеся экстремальные осадки оказывают влияние на различные регионы, | ||
+ | В данной работе методы машинного обучения в статистической детализации используются для получения характеристик пространственного распределения осадков (максимального значения, | ||
+ | Работа выполнена при поддержке Некоммерческого фонда содействия развитию науки и образования «ИНТЕЛЛЕКТ». | ||
+ | |||
---- | ---- | ||
- | 15 | + | 16 |
===== Section 3. Machine Learning in Natural Sciences ===== | ===== Section 3. Machine Learning in Natural Sciences ===== | ||
Line 330: | Line 331: | ||
==== 86. Probabilistic Spiking Neural Network with Correlation-based Memristive Synaptic Updates ==== | ==== 86. Probabilistic Spiking Neural Network with Correlation-based Memristive Synaptic Updates ==== | ||
- | //**Alexander Sboev** (1, | + | //**Dmitry Kunitsyn** (1, |
Spiking Neural Networks (SNNs) are a biologically inspired class of neural models that encode information as discrete temporal impulses (spikes). These networks exhibit low latency and reduced power consumption, | Spiking Neural Networks (SNNs) are a biologically inspired class of neural models that encode information as discrete temporal impulses (spikes). These networks exhibit low latency and reduced power consumption, |
dlcp2025/program.1750445841.txt.gz · Last modified: by admin